<a href="https://pomerium.co.kr/bucheon/" target=_blank" rel="noopener noreferrer" title="부천이사짐센터" id="goodLink" class="seo-link">부천이사짐센터</a>인공지능(AI)은 우리의 일상에 여러 가지로 편리함을 가져다준다. 하지만 그와 함께 다양한 형태의 리스크가 나타날 우려도 있다. 리스크(risk)는 위험(danger)을 의미하지 않는다. 크고 작은 부작용이나 오남용의 가능성을 염두에 둔 표현이다. 개념적으론 부작용이나 오남용이 발생할 확률에 실제로 문제가 발생할 경우에 나타날 영향의 크기나 규모를 곱해 계산한다.

따라서 어떤 부작용이나 오남용의 가능성이 있는지, 각각의 가능성이 실제로 구현될 확률은 어느 정도인지, 그로 인한 영향의 크기나 규모는 어느 정도인지 가늠하는 것이 리스크 관리의 기본적인 출발점이다.

<a href="https://pomerium.co.kr/namyangju/" target=_blank" rel="noopener noreferrer" title="남양주이사" id="goodLink" class="seo-link">남양주이사</a>AI와 관련한 리스크를 잘 통제하고 관리하는 것은 AI가 우리의 일상에 자리 잡도록 하는데 필수불가결한 중요한 전제다. 만일 불안 요소가 크다면 사회적 신뢰 확보가 어렵고, AI를 일상에 도입하는 데에도 커다란 한계가 있을 수밖에 없다.

AI는 프라이버시 맥락에서도 새로운 도전 과제를 제시한다. AI 맥락에서의 개인정보 처리는 전통적인 개인정보 처리와는 다른 면이 많기 때문이다. AI의 학습 과정에서 요구되는 데이터는 규모도 클뿐더러, 그 유형도 텍스트·이미지·영상 등 매우 다양하다. 데이터를 확보하는 과정에서도 정보주체로부터의 동의나 계약과 같이 기존에 흔히 적용되던 방식이 작동하기 어렵고, 인터넷상에 공개된 데이터를 비롯해 불특정 다수와 관련된 데이터를 이용해야 하는 경우가 적지 않다.

<a href="https://pomerium.co.kr/namyangju/" target=_blank" rel="noopener noreferrer" title="남양주포장이사" id="goodLink" class="seo-link">남양주포장이사</a>이와 같은 새로운 상황 하에 프라이버시와 관련해 어떤 리스크가 있는지 체계화해 정리하고, 파악된 리스크에 적절히 대응하기 위한 관리 체계를 구축하는 것은 매우 중요하다. 리스크를 잘 파악하고 관리한다는 것은 리스크를 영(0)으로 만든다는 것을 의미하지 않는다. 새로운 기술의 사회적 도입을 전제로 할 때 그 과정에서 부작용이나 오남용이 전혀 발생하지 않도록 한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 그보다, 중대한 리스크의 상황에 대해선 그에 걸맞은 많은 노력을 통해 리스크를 최소화하도록 하고, 리스크가 거의 없는 상황이라면 노력을 덜 기울여도 되도록 하는 유연성과 자율적 책임이 핵심이다. 그런 의미에서 리스크 최소화를 위한 정확한 현황 파악과 관리가 중요하다. 유연성과 자율성은 AI와 같이 변화가 많은 신기술의 영역에선 기업의 새로운 혁신 활동을 위해서도 특히 중요하다.